摘要：
陈润生院士：精准医学本质是组学大数据与医学的结合-健康界
在第二届大数据科学与工程国际会议（2017）上，***科学院陈润生院士发表了“大数据与精准医学”的主题演讲，不仅分享了个人对精准医学五个方面的理解，还包括精准医学在哪些方面导致产业变革以及实现精准医学要建立的基础等内容。
陈院士表示，在国内花六千就可以得到自己的遗传密码，这是非常简单明了的事，即便没有大数据，遗传密码也可以测得，但不知道它的含义。而最近国际上正在发布一个更加有效的系统，大约在2017年底，每个月花六到七百人民币就可以测自己的遗传密码。不管是否明白，它都代表你的遗传特征和信息。
陈院士相信，从现在开始，每个人都有希望拿到自己的遗传密码，这是当前划时代的科学进展的背景。以下为陈润生院士的演讲整理：
精准医学的本质是什么东西？我的理解是，就是组学大数据与医学的结合。
实际上很简单，大家知道，近代生物医学革命性的变化就是得到了以遗传密码为基础的大数据。这是人类生物科学上的划时代的，以前没有，以后就变成常规的事了。因此，这个数据刚开始价格很高，现在变得普通、便宜了，任何人可以得到自己的遗传密码，而这些遗传密码通过分析，即对正常人和肿瘤患者的分析，遗传密码哪些是不同的，就可以得到信息。
比如跟肺癌相关的，你的遗传密码的不足在什么地方？如果我们分析了更多人的跟肿瘤、跟心脑血管病、跟代谢疾病相关的例子，这些人花几百块测遗传密码，这样进行比较，可以得出哪方面存在突变，你就有得这个病的风险。
大家知道***的影星安吉利娜·朱丽，她测了她的一个典型的遗传密码，发现了不一样的变化，并采取了措施，把乳腺切掉，就不会得乳腺癌了。我们就是通过数据的分析得来的。
我们从上个世纪90年代以来可以测每个人的遗传密码，还有各样各种的大数据，如蛋白质的大数据等等，以遗传密码为代表的组学数据，这些组学数据通过大数据分析以后获得知识，构建数据库可以用来对人类的疾病进行判断。这样的结合实际上就是当前精准医学的本质。
你说精准医学比过去医学增加了什么东西？就是增加了组学大数据，加在临床医学当中。核心就是增加了以遗传密码为代表的大数据，也就是一系列的自遗传密码破译以来的医学思想的延续。
二把组学大数据用到临床医学当中，会不会带来一些本质的变化？
精准医学虽然是把组学大数据加到临床医学当中来，但是它的意义并不仅仅在于提高了临床医学的几个百分点，可能还有更深刻的意义，我们也可以用一句话来概括，精准医学本质的意义就是可以使医疗健康的概念发生本质变化。
我们知道，健康科学的核心是什么？是诊断治疗，所以是为病人服务的，有了病才去医院找大夫，到医院，这是现在健康体系的核心。有了精准医学以后，我们可以对任何人，即便是不得病的时候，在他整个全生长过程中，从出生到***作全方位的监控。这个时候实际做的并不是对病人进行治疗，而是对每一个活在世界上的人健康做测量、做评估、做干预，而使得一些疾病不发生或者延缓发生，大大的提高生活质量。所以精准医学的概念下，健康医学的概念会从现在诊断治疗为主发展到精准医学实现以后的健康保障为主。
对世界上的全民、全部周期进行全方位的监控，这是本质的变化。这个本质的变化有人估计会带来相应产业的发展，我找到一个资料说，经济2018年全球跟精准医学相关的产业和带来的产值的变化有2000亿美金。
今年我参加了一个讨论会，我们院做了另外一个数据，可能比我更加有说服力，到2020年精准医学带来的产业的总份额可以到1.89万亿美金，1.89万亿美金在***的GDP占可观的比例，所以从医疗概念上的变化到产业产值和生产结构的变化，也许是引起各国领导人重视的更加深刻的背景。
因此精准医学研究已经成为新一轮***科技竞争和引领***发展潮流的制高点，很多人把精准医学和***发展政策相关联了。***开展精准研究，我不详细讲了，最明显的是***要测100万自然人的遗传密码。他会测100万人，进展很快，大约一个月以前已经测了68万人，这个进展非常快。
欧盟也在开展精准医学计划，它的计划某一种意义上和***互补，他要测10万个肿瘤和罕见病的遗传密码。这个和每年100万的自然人可以分析，就找出真正***性疾病相关的片段。
***也执行了它的精准医学计划，那么我想，精准医学到底在哪几个方面导致产业的变革呢？我想至少可以推动如下四个方面的产业，具体来升级或者出现百万量级的生物库。
首先，我们知道这些样本有一个百万量级样品的收集，收集以后要保管，同时要提供相关的组学的材料，然后还要分配给相应单位使用，那么怎么做到这一点？一定有一个相当巨大规模的样本库的设施，这样才能保证，百万量级的数据是为了测量组学数据，测量以后有相应的数据库，即会促进生物样本库和数据库的发展。
我们海量的数据不是目的，目的是挖掘，挖掘两个非常宝贵的东西，一个是疾病诊断的分子标记，这是过去没有的海量数据，我们把海量数据，比如说肿瘤、肝癌、肺癌相关的挖掘出来变成数据库，变成这个疾病有哪几个位点变化，这样就会对很多严重疾病的早期发现，或者现在不能发现的能得到发现，这是非常非常重要的。我们知道，现在我们疾病诊断的诊断率很低，很多肿瘤70%、80%看不准，因为大量的分子标记没有发现，我们有了海量数据以后就可以发现这个分子标记，我们就有救了。
第二点数据收集出来要测量基因组等等，所以第二个推动的产业就是以基因组测为代表的组学测量公司。这个发展非常快，我不知道他们怎么生存，如果只靠降低价格，90%都会***的。现在很多都在测，有人估计到了2018年的话，整个的基因测序的产业规模可以到117亿美金，我想这是一年前估计的数据，过于保守，一个人600块，***13亿人，远远大于这个数。
第三个产业就是，发现新的*物治疗的靶点来设计新的*物。大家知道一个*物，***的沃克公司最近有一个*，每年的销售额是百亿美金，我们通过大数据分析得到非常多的跟疾病相关的*物的把点。我自己认为这个产业讲是性能价格比最好的产业，谁优先把这个大数据挖掘，谁就优先得到治疗这个疾病的标记。
第四个产业就是，新的概念下，精准医学需要新的设施，这个设施会缔造千亿美金的产业。
所以至少在四个方面能够促进新的精准医学产业的发展。我国的精准医学的目标，跟国际是一致的。
要实现精准医学需要具备两个基础，一个叫组学大数据的基础，我们知道要实现精准医学首先得得到获取组学数据，但是获取的组学数据谁也读不懂，所以必须利用大数据的分析的理论技术和方法，因此要获得分子水平和疾病相关的知识必须把组学数据的获取和大数据挖掘这当前两大前沿领域有机的融合起来，才能得到跟疾病相关的知识。所以第一个基础是组学大数据的基础，没有组学没有大数据我们就不能够得到有效的知识。
实际上有很多数据只利用了很少的一部分，我们基因组充其量利用了3%，97%都没有挖掘，所以我们有巨大的潜力。
第二个基础就是把分子基础的变化和当前的影像学、生化学结合起来。我发现一些测序公司为了宣扬自己的能力，说测了什么都可以解决了，实际上这是不对的，是片面的，精准医学是建立在现代临床基础上，是相关的，没有现在临床的结合，精准医学独自是不能实现目标的。
我自己的观点是精准医学刚刚上路，为什么呢？因为在精准医学这个概念下，我们用精准医学的核心来衡量，我们离达到这个目标差很远，我们遇到了非常大的困难和挑战。所以我利用这个机会讲一点点困难，挑战是非常多的。
在组学当中，在遗传密码当中只讲一个挑战，这个挑战就是基因组当中的暗信息，我们的遗传密码也存在暗信息。大家知道我们的遗传密码，我们现在可以花五六千可以测得完整的遗传密码。今年年底可以花六七百测得遗传密码。
我们的问题是，这个遗传密码现在我们把全世界生物医学领域的知识集中起来，我们能读懂他多少？我告诉大家，现在的科学进展告诉我们，这个遗传密码你可以很容易测得，但是真正从根本上从规律上能懂的部分不超过3%，我们称之为遗传密码当中的编码序列，也就是大家从中学就了解的遗传密码当中早蛋白的遗传密码，那些遗传密码的规律我们是知道的，因为我们知道中性法则，所以规律我们都知道了。这一部分我们只占到3%。
我当时参加了基因组计划，当时测完了，我是搞数据分析的，就找不到基因，最后我们以为我们自己的能力优先，20年前觉得有差距，最后20多个***谁都找不到。真正过去我们认为编码蛋白的部分其实没有那么多。刚开始认为可能有10%吧，后来又少了一点，觉得又是5%吧，现在的看法大约充其量3%，这是对遗传密码认识的将近。
另外97%不是用来造蛋白的，这一部分我们叫遗传密码当中的非编码序列，这个非编码序列是很重要的，作为规律来讲，我们迄今为止，在这种情况下如何做到精准了，测了一个遗传密码只有3%，另外97%干什么的都不知道。
所以从这个简单的例子就可以看到，其实我们精准医学才处在起步阶段，我们的起步点就是分析3%，我们随着全世界科学家的努力不断的努力，这样才能做到精准。这一件事其实比其他问题都好解决，大家只要查这一篇文献就可以，大家可以看2010年12月17号的Insights。也就是说离我们最近的10年，如果把自然科学所有的领域加在一块，哪10个事最值得人们关心，第一个事就是基因组当中的暗物质，也就是指的基因组当中现在不掌握的遗传密码。迄今为止我们仅有1.5%的遗传密码是知道归位的，充其量不到3%，所以97%的遗传密码可以测得，但是不知道生物学的作用。
第一个挑战很明确不说了，生物数据同样是大数据，我们一个人就是1乘10的9次方，如果把这些都加在一起就远远比这个多，但是对人来说，一个特点增速非常快，由于测量速度的价格越来越便宜，所以它的速度是我知道的增速最快的数据，第一天和第二天就不一样。第二个质量目前不太好，有缺失质。这个大家知道是，这是我们双螺旋结构的发现者沃森，他发现了DNA双螺旋。
这是他自己的遗传密码，当时大约是人类会遗传密码10年以后，测他的遗传密码花了100万美金放在小盒子里，我想他看了小盒子，实际上我们知道了一些东西，但是大部分东西存在这儿，依然不知道小盒子的含义是什么。但是我们知道现在在座的马俊才教授在这儿。人的健康状态，不仅和人有关，还和肠道、唾液、微生物是相关的，如果把微生物一块测的话，存在跟人的微生物的在一起大约是人的10到100倍，这个量很多。这个不详细讲。
但是从样本源来讲，虽然我们的数据源很大，但是比如说我们要研究肿瘤，你要得到样品，你要研究肺癌，找100个肺癌的人就很难了，我跟协和的肿瘤医院院长合作，他应该是最容易得到肿瘤的，我们两个大约收集了很长时间，收集了150个试管林癌的样本，你要做某一个相关疾病的特定样品很难的。比如说肿瘤，像心脑血管病，实际上都是多基因病，它的自变量是千数量级的，但是你得到的样本，是百数量级的，这个模型是不熟练的，这样的变量都是几千个，你只能收集几百个。
所以怎么办？国际和国内，精准领域的办法就是测10万，100万样品的人群，这样的话，我的样品量的就大量的体积量数，作为我们研究组来讲，办不到这点，没有那么多钱，我们只能找到子系统，分解出子系统的自变量数，这样的话才能解决这方面的问题，这是在数据处理当中的第二个挑战。
第三个挑战，实际上同样一种疾病，发生的微观的不一样的，发生肺癌这个人是这点变了，那个人那点变了，好不容易收集了肺癌病人，他分布在10个位点上，所以这种有效事件不是百分之百出现的，是按一定频率出现的。因此我们从组学水平提出分子水平的概念，就是共同的疾病，什么是分子疾病的共同的基础，什么是个体差异，这个需要在新的组学意义上定义。
最后一个，影响某一个疾病不仅仅是每一个基因的变化，大家知道你得了肿瘤不仅仅是基因的变化，还有基因和基因的相互作用，所以，一定还要考虑个个遗传密码的相互作用，也就是说复杂的网络，包括信号传导网络，包括大分子相互作用网络，包括调控网络等等。但是，大家知道这些复杂网络是动态的，一个生命是活的，由于网络之间都是有目的的，所以它是有向的，这个复杂网络是双向的，而且本身不是单一的。
所以它可能是双色和多色的，网络和网络之间的关系是，对一个动态有向组成的非线性的网络是复杂的，数学上挑战。我们不仅仅是组学的，还要组合影像学的，有的做核磁，有的做CT。
数据共享的问题，我们知道要做大数据，现在每个医院都存在在数据，怎么在***层面上数据共享，不仅仅是科学问题，还有管理问题，共享问题，没有大数据的共享，那就是我们在大数据的时代做小数据的工作，所以这个问题实际上是更难解决的问题。
我举一个例子，基因组的研究，我们的遗传密码知道3%，97%都不知道，对精准来讲是很不利的，但是对于创新来讲，但是是绝对的创新机遇。所以创新重大的机遇对我们的激动和鼓舞。
从遗传密码来讲，我们有97%不知道，问题是这97%是否有用呢？我们来看看这是不同净化水平的，这个是大肠杆菌，这个生物，如果测它的遗传密码，它的遗传密码很小，整个遗传密码整个圆盘算它的遗传密码，红色部分就是掌握归类的，85%都是用来编码蛋白的，所以对一个大肠杆菌来讲，把遗传密码测了就知道它是怎么活的。但是上面中间的酵母，就要高等一点，然后我们已知归类的部分减少了，变成70%。
大家知道从信息传递的观点来讲，任何一个基础遗传要发挥生物学作用，所谓信息发放发表，就是要产生一个由它制造出来的东西，所以人们当了解这97%是有用的时候，就去找这97%的遗传密码有没有产物有没有信息发放。这个结果从人类进入21世纪以后发现来自那97%，所以这两点事实上让我们不怀疑这10%每时每刻发生着重要的作用。
下面我给大家举几个跟肿瘤相关的例子，虽然97%没有破译，但是人们关心这个变化是否会导致肿瘤。
第一个例子是，有一个东西来自那97%，最后它也发放信息，这个发放出来的信息没有蛋白，但是它产生的RA会导致前列腺癌。
这个是如果大家玛拉可（音译），会导致非小细胞肺癌。因此你去医院看肿瘤，检查只用了3%的信息，另外的97%没有用，因为没有这个知识。只检查3%，你得了肿瘤你能判断得准吗？因为那是97%引起的。
所以现在的状况是这样的，因此治疗的话也没有把97%的变化肿瘤作为治疗的法典，所以如果是97%得的肿瘤是没有办法治的。
所以从这个意义上讲，包括肿瘤、心脑血管病，代谢疾病大部分疾病没有发现，大部分可以设计*物的把点都没有发现，所以这是巨大的机会和财富。这是我们跟协和做的例子，可以找到97%的例子来预测食管淋癌，我们做的干细胞，还有和免疫有关的，不详细讲了。
下面给大家说两个，一个是这97%都是元件，那3%元件大概是两万五千个。我举一个***的例子，小鼠可以做参考，目前为止十六万一千个，目前我们只发现2000个，现在还有这么多等着大家发现。
另外一个例子，大家知道那是97%研究的科学家，是2006年一位研究97%产生长度比较小的，获得诺贝尔奖的。我们虽然有巨大的挑战，但是一个挑战给我们引发出无限的机会，所以非编码的研究对疾病的诊断治疗会有全新的平台，或者为全新的*物的设计和研发提供方向，提供全新的思考。
（原标题：陈润生院士：精准医学本质是组学大数据与医学的结合）
陈润生院士：精准医学本质是组学大数据与医学的结合
什么是大数据
【摘要】随着数字化时代的到来，大数据已经成为各行各业的一项重要资源。它是指数据量巨大、复杂多样的信息集合，通常无法用传统的数据处理方法来管理和分析。大数据处理旨在帮助组织有效地存储、管理、分析和应用这些庞大的数据集。本文将简要介绍大数据处理的概念、特点、处理流程、核心技术和典型应用。
定义：大数据不仅包含结构化数据（如关系数据库中的表格数据），还包括非结构化和半结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
示例：社交媒体上的帖子、日志文件、传感器数据等展示了大数据的多样性。
3）速度（Velocity）
定义：大数据通常以快速的速度生成、收集和传输。实时或近实时处理是大数据处理的一个关键特征。
示例：金融交易、社交媒体上的即时消息、物联网设备的实时数据等需要快速响应的大数据处理。
4）准确性（Veracity）
定义：准确性关注数据的质量和可信度。由于大数据可以来自多个来源，因此数据的准确性和一致性是至关重要的。
示例：在从社交媒体收集的数据中，可能存在虚假信息或误导性信息，因此需要对数据进行验证和清洗。
5）价值（Value）
定义：大数据的最终目标是从中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和创新。
示例：通过大数据分析，企业可以了解客户行为、优化运营流程、预测市场趋势，从而创造更大的价值。
大数据处理涉及使用先进的技术和工具，包括分布式计算、分布式存储、机器学习、数据挖掘等，以处理大规模、高复杂性的数据。这些技术的发展使得组织能够更好地理解和利用大数据，从而取得更大的业务成功。大数据在各个领域的应用范围广泛，包括但不限于商业、医疗、金融、科学研究等。
1）数据收集（采集）：首先，需要从各种来源采集大量的数据。这可以包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、客户交易记录等等。
2）数据存储：采集的数据需要存储在可伸缩的、高性能的数据存储系统中，如分布式文件系统或NoSQL数据库。这些系统能够处理大量数据的存储和检索需求。
3）数据清洗和转换：大数据通常是杂乱无章的，需要进行清洗和转换以去除错误、缺失值和不一致性。数据转换也可能包括将数据从不同格式转换为一致的结构。
4）数据分析：数据分析是大数据处理的核心步骤。这包括使用各种算法和技术来提取信息、挖掘模式、建立预测模型等。分析可以包括批处理、流式处理或交互式处理，具体取决于数据和需求。
5）数据可视化：将分析结果可视化以便决策制定人员更容易理解和解释。数据可视化可以采用图表、图形和仪表板等形式。
6）应用：分析的结果用于支持业务决策、改进产品和服务、优化运营等。这可能涉及自动化流程、制定推荐系统、改进市场策略等。
关键工具：TensorFlow、Scikit-learn、ApacheMahout等。
关键工具：ApacheKafka、ApacheFlink、ApacheStorm等。
3）医疗保健
应用场景：大数据处理在医疗领域可用于患者数据分析、*物研发、疾病预测，以及优化医疗资源分配。
实际案例：医疗机构可以通过分析患者的电子病历、医学影像和基因数据，实现个性化治疗方案，提高治疗效果。
5）社交媒体
应用场景：社交媒体平台使用大数据处理来分析用户行为、推荐内容、广告定位和趋势监测。
实际案例：通过分析用户的点击、分享和评论数据，社交媒体公司可以提供更有针对性的广告和内容推荐，提高用户参与度。
请问什么是精准医疗，精准医疗的概念是什么？
精准医疗（PrecisionMedicine）是一种将个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置的新兴方法。2015年1月20日，***总统奥巴马在国情咨文中提出“精准医学计划”，希望精准医学可以引领一个医学新时代;概念精准医疗（PrecisionMedicine）是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。
浅谈医学大数据
大量、多样、易变、快速、准确、复杂是医学大数据的特性
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陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在***定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。
现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人才。本文无论是对创业团队还是投资机构都是非常有指导意义的。
大数据定义及其特征
大数据顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。从上世纪80年代开始，每隔40个月世界上储存的人均科技信息量就会翻倍(Hibert&Lopez,2011)。2012年，每天会有2.5EB量的数据产生(Andrew&Erik,2012)。现在，2014年，每天会有2.3ZB量的数据产生(IBM,2015)。这是一个什么概念？现在一般我们电脑的硬盘大小都以GB，或者TB为单位了。1GB的容量可以储存约5.4亿的汉字，或者170张普通数码相机拍摄的高精度照片，或者300-350首长度为5-6分钟的MP3歌曲。那GB和TB,EB，ZB的关系又是怎样？
1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一台1TB硬盘容量的电脑，那1ZB就是大致等于10亿台电脑的容量,远远超出了我们一般的想象。
早期，IBM定义了大数据的特性有3个：大量性（Volume）,多样性（Variety）,快速性（Velocity）(Zikopoulos,Eaton,deRooos,Deutsch,&Lapis,2012)。后来又有学者把价值（Value）加到大数据的特性里。随着时间的推移和人们思考的进一步完善，又有三个大数据的特性被提出：易变性（Variability），准确性(Veracity)和复杂性(Complexity)。
作者认为价值本质上是数据被分析后体现出来的有用信息知识的程度，和其他几个特性有根本区别。其他几个特性可以说是数据工作者具体实践中面临的挑战，而价值则是征服这些挑战后获得的回报。
大数据的6个特性描述如下：
大量性：一般在大数据里，单个文件大量性的级别至少为几十，几百GB以上，一调查(Russom,2013)显示相当多的机构拥有的数据总量在10到99TB之间。用我们传统的数据库软件，1GB已经可以储存千万条有着几百个变量的数据记录了。
多样性：泛指数据类型及其来源的多样化(Troester,2012)，进一步可以把数据结构归纳为结构化(structured)，半结构化(semi-structured)，和非结构化(unstructured)(SAS,2014)。
快速性：反映在数据的快速产生及数据变更的频率上。比如一份哈佛商学院的研究报告称在2012年时，谷歌每天就需要要处理20PB的数据(HarvardBusinessReview,2012)。
易变性：伴随数据快速性的特征，数据流还呈现一种波动的特征。不稳定的数据流会随着日，季节，特定事件的触发出现周期性峰值(Troester,2012)。
准确性：又称为数据保证(dataassurance)。不同方式，渠道收集到的数据在质量上会有很大差异。数据分析和输出结果的错误程度和可信度在很大程度上取决于收集到的数据质量的高低(W.Raghupathi&Raghupathi,2014)。所谓“垃圾进，垃圾出”。没有数据保证，大数据分析就毫无意义。
复杂性：复杂性体现在数据的管理和操作上。IT时代，随着数据来源及数据量的爆发，各种不同渠道数据的大量涌现，数据的管理和操作已经变得原来越复杂。如何抽取，转换，加载，连接，关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性。
医疗大数据的爆发
早期，大部分医疗相关数据是纸张化的形式存在，而非电子数据化存储，比如官方的医*记录，收费记录，护士医生手写的病例记录，处方*记录，X光片记录，磁共振成像（MRI）记录，CT影像记录等等。
随着强大的数据存储，计算平台，及移动互联网的发展，现在的趋势是医疗数据的大量爆发及快速的电子数字化。以上提到的医疗数据都在不同程度上向数字化转化。
有报告显示，2011年，单单***的医疗健康系统数据量就达到了150EB。照目前的增长速度，ZB（约1021GB）和YB（约1021GB）的级别也会很快达到(IHTT,2013)。KaiserPermanente，一个在加州发展起来的医疗健康网络系统,就有9百万的会员，被认为拥有26.5到44PB的电子健康记录(IHTT,2013)。
IT时代涌现的还有各种网络社交媒体数据，比如曾经Google用来预测流感的数据。基因数据也是非常庞大的存在，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB(Leah,2014)。公开发布的基因DNA微阵列达到50万之多，每一阵列包含数万的分子表达值。在生物医*方面，功能性磁共振影像的数据量也达到了数万TB级别，每一幅影像包含有5万像素值(Fan,Han,&Liu,2014)。
此外，各种健身，健康可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重，血糖，心电图（EKG）等的监测都变为现实和可能，信息的获取和分析的速度已经从原来的按“天”计算，发展到了按“小时”，按“秒”计算。比如，一家名为BlueSpark的科技公司已经生产出能24小时实时监测体温的新型温度计贴片temptraq。
这种数据的扩展速度和覆盖范围是前所未有的，数据的格式也五花八门，可能是无格式文件（flatfile），CSV，关系表，ASCII/纯文本文件等等。
同时，数据的来源也纷繁复杂，可能来自不同的地区，不同的医疗机构，不同的软件应用。不可否认，一旦理顺了多格式，多源头，呈***性成长的大数据的整合和分析，医疗大数据将对提高医疗质量，强化患者安全，降低风险，降低医疗成本等方面发挥无与伦比的巨大作用。
医疗大数据的优势和应用场景
有效的整合和利用数字化的医疗大数据对个体医生，康宝中心，大型医院，和医疗研究机构都有着显著的好处。
潜在的利益包括(W.Raghupathi&Raghupathi,2014)：
1）更多更准确的数据使得疾病能在早期被监测到，从而使治疗更容易和有效。
2）通过对特定个体或人群的健康管理，快速有效地监测保健诈骗。
3）基于大量的历史数据，预测和估计特定疾病或人群的某些未来趋势，比如：预测特定病人的住院时间，哪些病人会选择非急需性手术，哪些病人不会从手术治疗中受益，哪些病人会更容易出现并发症，等等。麦肯锡估计，单单就***而言，医疗大数据的利用可以为医疗开支节省出3千亿美元一年。
医疗大数据的利用可以从以下几方面减少浪费和提高效率(Manyika,以及其他人,2011)：
临床操作：相对更有效的医学研究，发展出临床相关性更强和成本效益更高的方法用来诊断和治疗病人。
研究和发展：在*品和医疗器械方面，建立更低磨***度，更精简，更快速，更有针对性的研发产品线。统计工具和算法方面，提高临床试验设计和患者的招募，使得治疗方法可以更好地匹配个体患者的病症，从而降低临床试验失败的可能和加快新的治疗方法推向市场。分析临床试验和病人的病历，以确定后续的迹象，并在产品进入市场前发现病人对*物医疗方法的不良反应。
公共卫生：分析疾病模式和追踪疾病暴发及传播方式途径，提高公共卫生监测和反应速度。更快更准确地研制靶向疫苗，例如：开发每年的流感疫苗。
此外，医疗大数据的分析还有利于以下几方面的发展(W.Raghupathi&Raghupathi,2014)：
循证医学：结合和分析各种结构化和非结构化数据，电子病历，财务和运营数据，临床资料和基因组数据用以寻找与病症信息相匹配的治疗，预测疾病的高危患者或提供更多高效的医疗服务。
基因组分析：更有效和低成本的执行基因测序，使基因组分析成为正规医疗保健决策的必要信息并纳入病人病历记录。
提前裁定欺诈分析：快速分析大量的索赔请求，降低欺诈成功率，减少浪费和滥用。
设备/远程监控：从住院和家庭医疗装置采集和分析实时大容量的快速移动数据，用于安全监控和不良反应的预测。
病人的个人资料分析：全面分析病人个人信息（例如，分割和预测模型）从中找到能从特定健保措施中获益的个人。例如，某些疾病的高危患者（如糖***病）可以从预防措施中受益。这些人如果拥有足够的时间提前有针对性的预防病情，那么大多数的危害可以降到最低程度，甚至可以完全消除。
然而，根据一份针对***和加拿大333家医疗机构及10家其他机构的调查(IHTT,2013)，2013年，医疗机构累积的数据量比2011年多出了85%，但77%的医疗健康行政人员对自己机构在数据管理方面的能力评价为“C”。此外，仅有34%报告他们能从电子健康记录（EHR）中获取数据用来帮助病人，而有43%报告他们不能收集到足够多的数据来帮助病人。由此可见，在北美的医疗系统中，医疗大数据的管理使用准备工作还有一大段路要走。***也是处在起步阶段。
———打赏金融玫瑰————
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大数据医疗具体是指什么？
医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据*****相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。检验数据医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。影像数据随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方***影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR等医学影像设备产生所产生并存储在PACS系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。费用数据医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含*品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。基因测序数据基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB甚至1PB。智能穿戴数据各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。体检数据体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。移动问诊数据通过移动设备端或者PC端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。
不拘一格大数据！定义医疗大数据落地开花的起点
部分参会代表合影留念
文/e医疗郑序颖
注：全文4700字，阅读需要5分钟左右
2017年7月28日，“2017医疗IT创新研讨会暨医疗大数据发展论坛”在云南省肿瘤医院召开。随着云计算、大数据、物联网、移动互联网等现代信息技术的广泛运用，信息化逐步从“IT”时代向“DT”时代迈进，医疗大数据的应用发展已经迫在眉睫，“2017医疗IT创新研讨会暨医疗大数据发展论坛”正是为了更好地从大数据政策解读、医疗科研、信息安全等方面共同理解并推动医疗大数据应用发展。
从左到右依次是昆明医科大学副校长李利华、云南省卫生计生委信息考评处副处长高峰、昆明医科大学第三附属医院云南省肿瘤医院副院长杨海君
16位演讲嘉宾集中展示了一批优秀的应用案例及技术解决方案，280余名来自全国各地的参会代表参加了此次会议。云南省卫生计生委信息考评处处长杨旭，昆明医科大学第三附属医院云南省肿瘤医院*****吴红明，昆明医科大学第三附属医院云南省肿瘤医院**副***刘志敏、副院长李文辉、纪委***徐源等领导出席了此次会议。
昆明医科大学副校长李利华、云南省卫生计生委信息考评处副处长高峰、***研究型医院学会信息化分会医疗和临床科研大数据专业***会主任***衡反修、昆明医科大学第三附属医院云南省肿瘤医院副院长杨海君分别为大会致辞。据杨海君院长介绍，近年来，云南省肿瘤医院在大数据应用领域展开了积极努力的探索，截至目前，大数据实践主要分为三部分，一是依托于院内系统的科研大数据平台应用，二是依托于大数据的专科单病种分析，三是依托于大数据的影像识别。
e医疗主编庞涛主持了学术论坛开幕，她认为在大数据时代，医疗IT将与医疗临床全面融合，与以往的“信息化工具”定义不同，大数据没有“喜欢不喜欢”、“人性化不人性化”、“选用不选用”的羁绊，直接成为了医疗临床的必需品。此次会议旨在从政策、技术、实践角度展开分享。
此次会议上，北京东软望海科技有限公司、云南者越软件有限公司、深圳安泰创新科技股份有限公司、方正北大医疗信息技术有限公司、***惠普有限公司、医渡云（北京）技术有限公司均带来了精彩演讲。
十六位演讲嘉宾
政策与决策
大数据发展势不可当，行业如何从中获得发展红利？信息中心在大数据工作中面临的困难是什么？行业领军企业如何把握大数据发展契机，为医院提供了哪些优秀解决方案？
2017年4月8日，北京医*费开综合改革正式启动，这次改革涉及医疗机构3600多家，其中2605家信息系统需要改造，在此次会议上，北京市卫计委信息中心主任琚文胜以“信息化与北京医改”为题，从信息系统改造清单、信息系统改造原则、机制保障、社会传播、事后检测等多个角度同与会者分享了北京医改经验，为涉及众多利益相关方的医改信息化建设提供了样板。琚文胜认为，此次信息化改造推动医院信息系统发展到一个相对成熟和专业的高度，为应急情况下的大规模数据采集、分析提供了充分支持。
在北京大学肿瘤医院，数据利用始终在医院信息化建设中格外受到关注。北京大学肿瘤医院信息部主任、***研究型医院学会医疗信息化分会医疗和临床科研大数据专业***会主任***衡反修以“医疗大数据建设的创新与实践”为题同与会者分享了该院经验。
北京大学肿瘤医院的信息化建设从2000年起步，2014年起进入数据集成与利用阶段，截止到2016年底，北京大学肿瘤医院（以下简称“北大肿瘤医院”）有大大小小208个系统，数据量大，历史悠久，分布分散。以数据为基础的质控、感控、管控，以数据挖掘分析为工具服务医教研，以医院辅助决策为核心，打造医院发展的核心竞争力成为这一阶段的重要目标。大数据带来了创新思维方式、平台架构方式的改变。2016年10月启动，经历平台数据接入、基础搜索平台搭建、诊疗时间轴上线等环节后，2017年7月3日，该院专病数据库上线，目前接入大数据平台数据量共计约1.0T。（参考链接：【e医疗原创】黑猫与白猫：衡反修谈医院数据利用中的合作与选型之道）
***癌症中心承担着全国肿瘤登记、癌症地图绘制、肿瘤临床协作网络建设、肿瘤诊治标准规范和临床路径制定等工作。***癌症中心/***医学科学院肿瘤医院***重点研发计划***性肿瘤临床大数据平台及生物样本库建设研究项目执行总监，***抗癌协会整合肿瘤学分会***高亦博以“***肿瘤大数据网络建设进展与研究体会”为题，从数据集采集内容及规范、全国检测网络的构建、单病种数据库的构建、综合数据分析方法、数据上报质量控制等角度，同与会者分享了“基于癌症监测信息网络的肿瘤规范化诊治研究——***性肿瘤大数据处理分析与应用研究”，高亦博建议，在类似平台搭建过程中，要注意避免IT思维惯性，避免关注虚假需求和过度承诺。
生命奇点（北京）科技有限公司创始人、CEO，南京医科大学转化医学研究院（江苏省转化医学研究院）精准医学和真实世界研究平台主任刘立宇在其演讲“面向真实世界研究构建精准医学大数据平台”中提到，该司在2016年推出了自主知识产权的生物医学大数据平台，即精准医学大数据平台VitArk16，可以将各种不同的医疗机构的信息形成统一的临床模型，利用自然语言处理技术处理临床资料，并且能够将生物样本库、基因组学等生物组学信息，以及知识库和文献库统一整合，得到了与会者的高度关注。
陆军军医大学西南医院信息科主任、***卫生信息学会卫生信息安全与新技术应用专委会***、***研究型医院学会医疗信息化分会***汪鹏以“从临床中来，到临床中去——探寻医疗大数据发展之路”为题分享了他对医疗大数据发展的诸多观点。
汪鹏认为，医疗大数据应用是迈向“智能医学”的必经之路。2008年，Nature出版专刊BigData，“大数据”一词正式登上科学舞台，并迅速成为各领域研究热点。但是，至今仍然有很多人认为大数据是炒作，“这主要是因为没有看清传统方法对新需求的力不从心，没有看清医疗大数据的巨大潜力和创造力。”汪鹏认为，医疗场景数据和大数据相关技术的深度结合使数据有了新的价值，应用前景广阔，我国陆续出台的相关政策已将其提升到战略高度，可见其发展潜力。
汪鹏详细介绍了国内外一系列应用案例，如GoogleFluView、微软Azure云平台、法国高速基因组测序分析平台、HealthNucleus全基因组健康管理服务、IBMWatsonHealth、Airdoc的辅助诊断模型、同济CT“阿尔法狗”等。据汪鹏介绍，西南医院信息系统积累了600T以上的海量数据，为大数据分析提供了数据基础，目前已开展了如临床数据中心与搜索引擎、遗传基因检测运算、结构化电子病历智能检索等八项应用。
医渡云（北京）技术有限公司大区总监田冲在其演讲“大数据时代的数字医疗赋能医院发展”中介绍了医渡云的医疗大数据人工智能应用平台(DPAP)，可整合异源异构数据，实现院内智能集成，得到了与会者的关注。
沈阳军区总医院信息科高级工程师、***研究型医院学会医疗信息化分会青年***会副主任***高轶以“大数据对医院来说有多‘可怕’：大数据与医院运营监管实例分析”为题进行了分享，展示了大数据时代医院在运营监管上面临的困境和难题。
高轶认为，我们正处于一个全信息时代，数据本身就值钱，通过整理、分析而应用到不同商业领域所能创造的价值将更值钱。在医疗领域，大数据带来的科研价值和管理价值更是有利于提升医疗服务的精细管理程度和服务的靶向性。然而现实情况却是互联互通难以实现、医疗数据的公开程度难以把握，标准建设艰难。高轶分析了**部门（卫计委和人社部门）、医学院校、商业保险面对大数据时的运营选择，认为过度治疗、过度检查、资源浪费、医保欺诈等现状均可以通过对大数据的有效利用而得到改善。
作为一家优秀的信息化建设企业，北京东软望海科技有限公司提出了大数据时代“业财融合，财务共享，高效管理”的创新理念。东软望海资深咨询顾问吴琎以“经济运营大数据分析与医院决策过程的重构”为题，介绍了东软望海供应宝平台系统，得到了与会者的关注。
方正北大医疗信息技术有限公司大数据部总监/北京大学理学博士（生物信息学）王琦“以数据驱动的医疗知识服务创新”为题发表了演讲，提出医疗大数据的难点在于数据整合和非结构化数据处理与分析，基于此，北大医信在北京大学、北大医学部和北大其他学院的学术支撑下，与安贞医院等专业临床科研队伍合作研究，从医疗大数据的平台建设、数据处理分析工具构建、数据成果可视化、数据智慧决策几个方面构建了面向医疗大数据的一套产品业务体系，即IDA系列平台，这种面向大数据的生产流水线式的工具得到了与会者的关注。
“云南闪SHOW”是历届大会的经典环节。在今年的“云南闪show”环节，四位来自云南各地医院的优秀CIO同与会观众分享了大数据在本院的建设与应用实践。
德宏州人民医院信息中心主任王豹分享了“大数据在临床医技科室的运用”这一主题，他认为面对因分期建设而导致的系统及数据***性较强而协同性弱，标准不统一、重采集轻应用等数据应用难题，德宏州人民医院建成数据中心，整合了分散存储的数据，提高了数据利用率，为科研分析、临床决策支持、运营管理等提供了有力支持。
红河州滇南中心医院信息中心主任黄瑜分享了“医疗大数据的小应用探索和思考”这一主题，详细介绍了该院在个性化定制临床病历查询系统、临床调阅影像大数据的实时演算、定制开发独有的抗生素分析系统、一号制一体化患者健康档案集成推送系统、医疗风险防范和医疗风险预警信息支撑平台等小而美的应用。
解放军昆明总医院信息科副主任徐正雄以“医疗大数据的应用需求与技术挑战”为题，分享了他的大数据应用观点。徐正雄举了一个例子，由于市场上缺乏适用、易用的搜索工具，他有了自行开发检索工具的想法，此次会议上，他向大家介绍了www.212hao.com，该应用面向科室，搜索者可从病历、用*、检验检查、组学特征中任意选择检索，该工具可以自定义数据内容，从病历文本中以结构化方式抽取数据，响应时间在3秒钟内。
昆明医科大学第二附属医院信息统计主任王雄彬的分享主题为“医疗大数据对分级诊疗的另类支持”，从一个新颖的角度解读了大数据对分级诊疗的支持作用。他认为，目前政策法规对分级诊疗支持不足是制约其发展的重要因素，但这不是信息化能够解决的问题，而利用大数据，则可以为分级诊疗政策的落地和实践提供有效的决策依据。
“利用对医疗大数据的分析可以给出需求和建设方向参考，根据分析结论可以确定分级诊疗系统试点建设方向。”王雄彬指出。
深圳安泰创新科技股份有限公司市场部技术总监尹波向与会者分享了“安泰汇诊创新医联体数据服务”，提出“强基层，促发展”的理念，强调打通核心数据，在双向转诊和协同医疗合作过程中，提供业务过程的数字化管理，提供患者完整的诊疗信息，实现数据高效及时的流转。
安全定发展
唯有安全，才能保证行业发展的可持续性，医院信息化系统已成为大型医院临床业务正常运转的必备条件，其持续稳定运行的保障是医院信息部门的工作重点。
2017年5月，WannaCry“永恒之蓝”勒索病***席卷全球，信息安全再次成为热门话题。2017年6月1日，《网络安全法》正式实施，这是我国第一部有关网络安全方面的法律，关键信息基础设施安全保障工作被写入法律，各医疗机构也开始正视并重视关键信息基础设施安全建设。
云南省肿瘤医院信息中心主任、***研究型医院学会医疗信息化分会医疗和临床科研大数据专委会副主任***、***研究型医院协会医疗信息化分会青年***会副主任***路健以“DT时代的信息安全”为题，从物理安全、数据安全、隐私安全、网络安全四个角度解析了医院信息系统安全建设。
信息中心机房安全对医院信息系统异常重要，它是承载整个信息系统的基础条件，直接影响信息系统能否正常工作，路健从机房安全、桌面终端安全、移动终端安全、VPN安全进行了详细说明。
潜在价值高的数据安全是最值得关注的，数据库审计通过对用户访问数据库行为的记录、分析和汇报，可提高数据资产安全。
针对网络安全，路健亮出了云南省肿瘤医院建设中的“独孤九剑”，即边界防护安全、应用监测防护、对外服务防护、虚拟专用网络、内网边界防护、服务器区域防护、运维和安全审计、威胁发现与漏洞扫描、全网安全感知。
除此之外，在大数据时代，隐私安全是不可忽视的另一个重要领域，数据脱敏、数据水印、隐私保护、数据溯源、访问控制等都可以有效提升隐私安全系数。【参考链接：路健：机房、网络、应用系统和终端，HIT人如何保障医院“心***”正常跳动？】
作为一个传统意义上的硬件设备厂商，惠普跟安全有多大关系？此次会议上，***惠普有限公司打印行业西南区行业大客户经理熊俊宁以“惠普打印助力***医疗信息化建设”为题，分享了惠普对大数据时代信息安全的解读与方案。在全联接的信息时代，一台打印机也会成为信息安全的最大漏洞。正如现场播放的视频故事中提到的那样——花费了大力气巩固网络安全，却输给了硬件设备安全。【参考链接：危机四伏，你能应对看不见的威胁吗？】
企业应当始终站在行业发展前列，以优秀的行业解决方案为大数据赋值。此次会议得到了北京东软望海科技有限公司、云南者越软件有限公司、深圳安泰创新科技股份有限公司、方正北大医疗信息技术有限公司、***惠普有限公司、医渡云（北京）技术有限公司的大力支持，会议现场丰富的展台设置吸引了与会者的关注。
写在最后
梅雨季节的春城格外美丽。
作为2016西南首届移动互联网医院大会的延续，2017医疗IT创新研讨会将研讨重点放在“医疗大数据发展”主题上，用一整天的学术盛宴解析了健康医疗大数据的现状、应用难题、解决方案、技术路线等行业发展问题。
大数据发展是趋势，虽然医疗领域的“大数据”未必完全符合大数据的标准，但隐藏其中的巨大价值是不容忽视的。***研究型医院学会医疗信息化分会医疗和临床科研大数据专业***会主任***衡反修在会议致辞中指出的那样——健康医疗大数据的发展是与***战略一致的，我们不要太纠结于什么是大数据，而要脚踏实地用行动去挖掘健康医疗大数据的价值——此言甚善！
万水千山相聚
我们明年再会
敬请期待2018第三届医疗IT创新研讨会
喜欢我就点赞哦～o(*￣▽￣*)ブ
什么叫做大数据？
大数据概念包含几个方面的内涵： 1.数据量大，tb，pb，乃至eb等数据量的数据需要分析处理。 2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3.数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。 4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何？未来会有什么样的应用前景
如今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年***行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。 医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。 医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良*面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。 国人已经把健康大数据上升为***战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。 (1)数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接***害。 (2)如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。 (3)如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院it系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。 未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。
大数据在医疗领域的应用(全文)
摘要：随着科技的不断进步，人们处理数据的技术不断增强，大数据的概念被越来越多的人所提及，并广泛应用到各行各业。本文概述了大数据的基本含义，阐述大数据的基本特征，并对大数据在医疗行业的应用问题做了深入挖掘。
关键词：大数据；医疗；大数据挖掘
随着信息时代的不断发展，海量的数据被产生出来。在人们的日常生活中，方方面面都可能产生数据。这些数据反应了社会规律和自然规律，被认为是一笔重要的战略资源，与自然资源等可以相提并论。有统计显示，一般的医疗机构每年会产生1TB到20TB的数据，一些大医院甚至可以产生300TB到1PB的数据。随着技术的不断进步，人们处理数据的能力和技术也不断增强。从前，人们只能看着这些宝贵的数据白白丢失；现在，这些数据有望被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。
一、大数据概述
随着智能手机、平板电脑、移动互联网、物联网等各式各样传感器的涌现，数据源呈现指数级增长，信息数量迅速扩大。从这些海量数据中提取有用信息并加以利用，已经成为战略性发展和要求。大数据可以通过在海量数据中提取的有用信息，挖掘新的认知，创造新的价值，从而改变市场关系和组织机构。
关于大数据的定义，目前学术界仍然没有获得统一共识。一般认为，大数据指的是巨量数据结合，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具和软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要更强的决策力、洞察发现能力才能加以挖掘和应用的数据。大数据不是单纯的海量数据，而是大量种类繁多、价值密度低、处理速度要求快和实效性要求高的数据的集合。目前，大数据在互联网、金融、农业等领域都有广泛的应用。
一是体积巨大。截止到目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是300PB，大企业一年生产出的数据量大多处于TB量级。
二是数据种类繁多。对此，人们把这些数据分为结构化稻莺头墙峁够数据。结构化数据多以文本为主，非结构化数据则包括音频、视频、地理位置信息等。这些数据为数据的挖掘处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低。在大量不断生产的数据流中，只有极少数的数据是有价值的，如何在海量数据中挖掘真正有用的数据，进行数据“提纯”成为大数据工作者研究的重点。
四是处理速度快。据统计，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，各国**及企业能否加快处理数据的效率，将成为成败的关键。
大数据最重要的意义是预测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的、消费者很可能会满意的商品。知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。
由于大数据的处理迫在眉睫，近年来各国**和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，都在积极研究大数据的挖掘技术和分析手段。很多***都把大数据技术研究上升到了***战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动**机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。
可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想见，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”；大数据提供的是一些描述性的信息，而创新还是要人类自己来实现。
大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径，改变了一些疾病诊断方式。大数据可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通过分析这些诊断数据，对疑难杂症进行快速判别。如，在心***病的诊断过程中，首先采集心***数据并转化为心***图谱，然后根据图谱进行建模，模型中的变量包括压力、张力、僵硬度等，最后根据这个模型分析心***疾病病情，并作出相应的诊疗方案。此外，还可以利用图像处理技术，将心***数据建模成为一个虚拟实体，通过设置不同的参数，模拟观察各类手术或者*物对心***机能造成的影响，从而在诊疗之前就对诊疗后心***疾病可能的走势做出预测，为获取疾病诊治方法提供了手段。
当流行病发生时，可以对疾病已有的扩散趋势和感染人数进行建模，对每一个时间节点的数据进行分析处理，从而对流行病进行统计研究，预测病情的扩散趋势，为疾病防治提供参考。同时，当下一次疫情发生时，可以调出往年数据进行分析，了解规律，从而有望抑制病情的进一步扩张。
（三）大数据有望决定现代医*学研究成败的关键
当前在我国，优质医疗资源有限，患者往往需要争抢医疗资源，才能获得一个宝贵的治疗机会。然而，患者个体差异巨大，疾病种类繁多，且仍然有很多现代医疗技术无法解释和治疗的疑难杂症，使得诊断很难标准化和自动化。同时，医生在治疗时，治疗手段和方法、治疗进度等并不公开透明，缺少病人的主动参与。此外，医生工作强度大，医疗资源不足，误诊漏诊现象时有发生，使得医患矛盾不断加剧，医患关系已经在近年来成为了一个社会问题。大数据医疗则可以使患者主动参与到医疗过程中。医生可以在海量数据中找到病人的既往病史、体质特征、健康数据等资料作为辅助，从而更好更快地为病人做出准确的判断。
此外，以往医院的医疗数据都是***的，病人若首次在某家医院就诊，医生还需要花费时间和精力了解病人的既往病史，既降低了诊治效率，也增加了病人就医的时间成本。大数据使得医院之间互通数据成为了可能，可避免患者在多个不同的医院之间进行重复诊治而付出高昂的医疗费用。大数据医疗有望构建一个以患者为中心的个性化平台，为患者提供疾病治疗、疾病管理、挂号预约、健康数据查询等多方面的服务，充分尊重患者的价值观和需求，协调不同专业的医疗服务。可以说，大数据有望带来医学研究、临床决策、疾病管理、医疗卫生决策等方面的改变甚至革新，从而带来整个医疗模式的转变。
大数据可以帮助研究者比之前任何时候都更了解健康影响因素。有统计显示，大约只有10%到15%的健康影响因素已经被现代医学确定，而剩下的85%到90%的影响因素，包括基因、健康行为、自然和社会环境均未被确定。利用大数据，研究者可以将患者的家族病史、医疗记录等与平日的生活习惯、饮食习惯、收入、教育等方面联系起来，通过对海量的数据进行分析比对，研究这些健康影响因素相互之间的关联。通过对不同区域、不同年龄的人群进行评选，筛选健康相关危险因素，并制作健康监测评估图谱数据库和知识库，提出有针对性的疾病预防计划，以促进居民健康水平的提高，降低患病风险。这样一来，大数据可以显著提高医疗和健康服务，且对不同的人群提供不同的干预措施和针对性的解决方案。
大数据还可以整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报能力，加强对疾病的监测。例如，Asthmapolis公司为哮喘患者研发了一种追踪器，记录患者吸入器的使用，并⑹据传输到中央数据库进行分析，用来了解个人患者的疾病进程和使用习惯。将这些数据与疾病预防中心的哮喘危险因素数据结合，能够有助于医生为患者制定更加个性化的预防、治疗计划。
在医学临床方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、*物副作用分析和远距离监测病患。
1.相对疗效研究
信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床治疗决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度治疗以及治疗不足。
大数据分析可以对不同医院的治疗费用、治疗质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。
目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以图像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的治疗模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳治疗效果。
在临床用*的过程中，*物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致*物不能发挥原本的作用，治疗效果减弱，严重时甚至导致患者***，同时不合理的用*也可能大大集中患者的经济负担。来自***的统计显示，每年***有70度万人因为*物副作用受到伤害或者***。通过对产生*物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同*物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的治疗质量，指导临床用*，减少*物副作用或不当用*对患者的伤害，并指导新*研发。
随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心***病、糖***病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
互联网的发展与大数据技术的进步使得在线医疗成为了可能。在互联网医疗网站上，患者提供病症相关数据，医生根据这些病症数据，对患者的病症情况进行初步判断。该方法能够在一定程度上环节医疗资源不足和分布不均的情况，但是无法从根本上解决这一难题。由于常常有非专业人员给出诊断答案以及缺乏详尽的病理数据，通过互联网医疗网站很难得到准确的医疗治疗。此外，网络*房也在近年来逐渐兴起。通过网络*房，患者可以购买非处方*，或是提供医生的处方购买处方*，等待*品送货上门的。这种方式减少了患者去*房或者医院的时间成本，有一定的发展空间。
将大数据全面应用于医疗领域中，构建医疗大数据系统，除了*****从政策层面鼓励支持和加强引导之外，各级**及医院等相关机构也需要行动起来，积极迎接大数据。
各级**应鼓励医院使用电子病历。在使用电子病历的医院中对医生作出一些规范性的要求，使电子病历记录规范。此外，医学检验数据和影像检验数据的采集和存储也需要规范，同事要建立统一的数据库存储系统来分门别类的存储这些信息。在推广电子病历和构建医疗大数据系统中，数据标准化十分重要，是技术实现的关键问题。
病历是患者的个人隐私。将这些隐私信息被转移到线上时，应该注意数据库的安全性，保障患者的个人隐私。技术部门要持续更新病***库，定时对数据库系统进行查漏补缺，同时不断攻克技术难关，加强数据库的安全性，确保患者隐私信息得到保障。
要想真正将大数据为己所用，适当的大数据挖掘分析方法必不可少。大数据挖掘的核心内容是数据的特征与属性提取，并依据特征和属性进行分类。在此基础上，对不同属性的数据类型进行关联分析，从而获得有价值的信息。目前，大数据挖掘分析方法包括分类、估计、预测、聚变等。大数据相关从业人员有必要不断学习理论知识，同时在实践中积累大数据挖掘分析经验，从而提高大数据分析能力。
大数据分析是当前计算机科学与技术领域的热点。各个领域都认识到了大数据可能带来的好处，获得大数据并挖掘其中有价值的信息对于领域发展十分重要，也是未来科学发展的必然方向。在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，**、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。
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简述什么是大数据
数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。